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$ agentstack add skill-chris1wang3-hammerroom-skills-skill-quality-scorer ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
About
Skill Quality Scorer · 技能质量评分器
> EN TRACE+ (T-R-F-S-I-E) × 30 sub-items · static script first · formula score · JSON + Markdown. > 中文 TRACE+ 六维 30 子项 · 先 static_audit · 公式算分 · JSON + Markdown。
When / 何时用: 迭代没方向 · 对标同类 · 发布前自检 · 批量评 skills/ Not / 不用: 从零写 Skill · 替代 skill-eval 行为实验(E 维默认 static_proxy)
Score portfolio-doctor with TRACE+ — where vs skill-reviewer?
给 portfolio-doctor 做 TRACE+ 全维评分。
可直接触发的说法
以下口语输入都应触发本技能:
- 给这个 skill 打分。
- 看看这个技能哪里不符合规范。
- 用 TRACE+ 评一下这个 SKILL.md。
- 这两个技能哪个质量更高?
- 批量扫一下这个 skills 目录。
- SkillHub 分数低,帮我找提分项。
- 和 skill-reviewer 差在哪?
最小可用输入
最低可启动:一个目标 skill 目录,或一个 SKILL.md 文件路径。
推荐输入:目标路径、评分模式(单个/A vs B/批量)、是否有行为评测结果、期望输出格式(JSON / Markdown / 两者)。
可兼容输入:
- 只给目录:自动定位目录下
SKILL.md。 - 只给父目录:按批量模式逐个扫描子目录。
- 只给两条路径:按 A vs B 对比模式。
- 没有 behavior eval:E 维使用
static_proxy,E3 不强行给满。
评测模式
| 模式 | 输出 | |------|------| | 单个 | JSON + Markdown([audit-playbook](references/audit-playbook.md)) | | A vs B | 两份 JSON + 分差表 + 推荐 | | 批量 | 汇总表 + 各 skill 简评 |
评分前先确认输出格式:JSON、Markdown 或 两者。用户跳过格式选择时,默认输出 JSON + Markdown。
对比/批量:同一 rubric v2,不得换公式或跳过子项。
工作流
1) 定位 skill 目录(对比/批量则逐个重复 2–6)
2) python scripts/static_audit.py "" → auto_scores(不可改分)
3) Read scoring-engine-deterministic.md → 30 子项 evidence
4) Read 目标 SKILL.md + 链接的 references/scripts
5) composite = round((T+R+F+S+I+E)×100/60, 1) → 评级 + Verdict
6) 按 audit-playbook 输出(含 F 维触发测试各 ≥3 条)
评级 / Verdict / 30 子项定义 / JSON schema → [scoring-engine-deterministic.md](references/scoring-engine-deterministic.md)
硬约束
- 先脚本后 rubric;
auto_scores只补 evidence 不改分 - 30 子项逐项 evidence;禁止旧公式
(T+R+A+C+E)×2 - E 维默认
static_proxy;有 skill-eval 时切换behavioral_eval - Rigid:子项、公式、Verdict 不可改 · Flexible:evidence 表述、Top 修复排序
验收与失败路径
- 路径不存在:先要求用户提供正确路径,不得凭名称臆测
- 缺少 SKILL.md:判定目标不是标准 skill 包,输出结构问题而非强行评分
- 批量模式:每个 skill 必须使用同一 rubric v2 和同一公式
- 无行为评测:明确标注
effectiveness_mode: static_proxy - 完成标准:JSON 算术校验通过,Markdown 报告含 Top 修复项和触发测试
参考文件
| 文件 | 内容 | |------|------| | [references/scoring-engine-deterministic.md](references/scoring-engine-deterministic.md) | 30 子项 rubric · 公式 · JSON schema | | [references/audit-playbook.md](references/audit-playbook.md) | 报告模板 · 对比/批量 · 触发测试 | | [examples/sample-score-v2.json](examples/sample-score-v2.json) | JSON 样例 | | [scripts/staticaudit.py](scripts/staticaudit.py) | 静态审计(唯一运行时脚本) |
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: Chris1Wang3
- Source: Chris1Wang3/HammerRoom-Skills
- License: MIT
- Homepage: https://clawhub.ai/user/chris1wang3
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